扫地机器人避障技术的核心在于通过多传感器融合与智能算法实现环境感知和动态路径规划。以下是主流技术分类及发展趋势：
1. 激光雷达（Lidar）技术
采用ToF（飞行时间）原理，通过发射激光束测量反射时间构建高精度2D/3D地图，定位精度可达毫米级。最新的dToF（直接飞行时间）技术进一步提升了测距速度和抗干扰能力，适用于复杂家居环境。
2. 3D结构光视觉
通过红外投射器+摄像头模组生成深度图像，可识别低至1cm高度的障碍物（如电线、拖鞋）。苹果Face ID同源技术，在暗光环境下仍能保持90%以上的识别率。
3. 双目视觉系统
仿生双目摄像头通过视差计算实现三维重建，优势在于可识别透明物体（如玻璃门），但需要较高算力支持。新一代产品已采用NPU加速，处理速度提升300%。
4．超声波传感器
适用检测窗帘、透明玻璃等光学盲区，探测距离通常为2-4米。部分高端机型采用自适应频率调制技术，可区分静态与动态障碍物。
5．AI语义识别
搭载端侧GPU的机型能通过深度学习实现物体分类，准确识别宠物粪便、数据线等特定障碍物。YOLOv5等算法的应用使识别速度达到200FPS。
6．多传感器融合算法
采用卡尔曼滤波+SLAM技术，将多种传感器数据加权融合。例如科沃斯X1方案可实现±1cm的定位精度，同时降低单一传感器失效风险。
7．触觉检测系统
在缓冲撞板内埋设压电传感器，触发力度小于0.5N时即可回退，配合霍尔效应编码器实现毫米级触停精度。
行业最新发展方向包括：
毫米波雷达的引入（有效探测距离8米）
UWB超宽带技术的室内定位应用
基于神经辐射场（NeRF）的环境建模
联邦学习框架下的群体智能避障
2023年国际电工委员会（IEC）新标准要求扫地机需通过20类障碍物的标准化测试，推动厂商采用多模态感知方案。未来避障技术将向"预见性避障"演进，通过行为预测算法实现提前路径规划。
